【正文】 二十八頁，共四十五頁。d236。oji233。如在輸出論域 Y=（ y1,y2,。nɡ)模糊推理 (NDF).。njīng)模糊網(wǎng)絡(luò)（控制器）的參數(shù)學(xué)習(xí)（ ANFIS） 22212120122221122121111011221111 : :xaxaafyThenAxAxIfRxaxaafyThenAxAxIfR????????，是和是，是和是)()( 2,1 )()( 222121202212111101221121212211*21xaxaaxaxaaffjxxffy jj AAj?????????????????????????，相應(yīng) (xiāngyīng)的 ANFIS網(wǎng)絡(luò)如圖示。 第三十四頁，共四十五頁。guǒ)AT = (0 0 0 1), 則 AT?M = B； 如果 AT = （ 1 0 0 0）則 AT?M = （ ) 只回憶起 B的 20%。zhōng): . )( )( 21的速率控制隸屬函數(shù)下降到是正常數(shù)，均值之間的距離；和是類別的距離；相當(dāng)于離聚類中心均值是屬于向量類別的距離；相當(dāng)于離聚類中心均值是屬于向量類別fIIIdIIdId第二十五頁，共四十五頁。shǔ)函數(shù)的變化 第二十二頁，共四十五頁。ngy242。u ji224。ng)，稱為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)模糊推理 (NDF). 網(wǎng)絡(luò)由二部分組成 : r為規(guī)則數(shù) , As是前提的模糊集合 .NNs是模型的函數(shù)結(jié)構(gòu) ,由 BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) . 第六頁，共四十五頁。 3）模糊 神經(jīng)混合系統(tǒng) —— 二者有機(jī)結(jié)合。o)： 相同之處 1） 都是非數(shù)值型的非線性函數(shù)的逼近器、估計(jì)器、和動(dòng)態(tài)系統(tǒng)； 2） 不需要數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，但都可用 數(shù)學(xué)工具 (gōngj249。 sh236。 wc 和 wg 分別確定 Sigmoid函數(shù)的中心 (zhōngxīn)和寬度 ,?S(x),?M(x),?L(x) 組成大、中、小三個(gè)論域的隸屬函數(shù)。)聚類 .分成 r 類 .即有 r 條規(guī)則 .TRD的數(shù)據(jù)有 N t 個(gè) . 3) 訓(xùn)練規(guī)則的前提部分 (b249。u ji224。)40 對(duì)，見表 評(píng)判指標(biāo) : UCEECyyyyUCyyEyyEBAniBBiBAiniAAiABiniBBiBiAniAAiAiABABA???????????????????2212121212)()()()(第十六頁，共四十五頁。 模糊感知器的基本思想： 給隸屬函數(shù)以一定的修正量，對(duì)隸屬度接近 (y224。 （當(dāng)分類錯(cuò)誤，不確定向量不再產(chǎn)生另一迭代） 第二十六頁，共四十五頁。 A并行 (b236。)： 1） 決定第 2層和第 4層中的隸屬函數(shù)中心 mij和寬度 σ ij 2）決定第 3層和第 4層中的規(guī)則 自組織 (zǔzhī)學(xué)習(xí) a ) 輸入變量 x1空間的劃分 ?T(x1)???T(x2)?? … ??T(x n)?=?T(x)? ?T(y i)? b)第 4層處在自上至下的模式 第三十五頁，共四十五頁。)的參數(shù)： }a,a,{a },{ j2j1j0和jijiji bm ?對(duì)后件參數(shù)，可以 (kěyǐ)用 Kalman濾波方法進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)，把后件 參數(shù)排列成向量： ? ?222120241110 , aaaaaa)()(222)(121202)(212)(111101)2()2(222)2(121202)2(212)2(111101)1()1(222)1(121202)1(212)1(111101)()(